立正把 AI 能力分成四级：消费 AI、摆弄 AI、真正 build（能部署、能修 bug、能解决复杂问题）、AI architect。他明确说，第三级不是做个 toy project，而是能靠谱地解决复杂工作⁠1。他也在另一篇里主张放弃“等指令再执行”的执行者思维，转向从需求到部署的全局视野，并用 AI 调度资源、把想法变成产品、端到端负责⁠2。这正好对应你说的“不知道有螺丝刀”：你缺的是知道一件事从需求到上线要经过哪些环节，而不是背语法。这是 AI 对材料的综合，不是原文原话。

立正指出，多数人用 AI 是一次性消耗：今天调好的方法，下个月就忘了，只能线性增长。他给的方法是个人上下文架构（分清长期不变的、按项目加载的、定期更新的）、模板与 Skill 库（反复做的任务都有验证过的起点），以及渐进式工作流迁移——先选一个最频繁、最标准化的任务完全迁移，跑通再迁下一个⁠3。对你来说，餐饮里反复出现的排班、成本核算、菜单迭代、客户反馈整理，就是天然的候选。

立正认为自然语言是调度算力的第三个接口，过去不值得专门开发的长尾小需求，现在开始值得被服务；他举自己让 Codex 从邮件里找账户、处理合并的例子，并强调要把真实任务交出去、积累上下文、建立判断结果好坏的方法，否则只是知道工具名⁠4。他也说，真正解锁 AI 生产力的是 AI 原生的工作流——让 AI 多做、自己少参与，第一步是改用 Codex、Claude Code、Cursor 这类 agentic coding 工具⁠5。结合你的情况，可以这样试：挑一个你每周都要做的餐饮琐事，用 Agent 从零做出来并真正用上一周，记录哪里卡住、下次怎么改。这是 AI 的应用建议，不是原文处方。